Biofabrication enables efficient interrogation and optimization of sequential culture of endothelial cells, fibroblasts and cardiomyocytes for formation of vascular cords in cardiac tissue engineering
Notice bibliographique
Résumé
We previously reported that preculture of fibroblasts (FBs) and endothelial cells (ECs) prior to cardiomyocytes (CMs) improved the structural and functional properties of engineered cardiac tissue compared to culture of CMs alone or co-culture of all three cell types. However, these approaches did not result in formation of capillary-like cords, which are precursors to vascularization in vivo. Here we hypothesized that seeding the ECs first on Matrigel and then FBs 24 h later to stabilize the endothelial network (sequential preculture) would enhance cord formation in engineered cardiac organoids. Three sequential preculture groups were tested by seeding ECs (D4T line) at 8%, 15% and 31% of the total cell number on Matrigel-coated microchannels and incubating for 24 h. Cardiac FBs were then seeded (32%, 25% and 9% of the total cell number, respectively) and incubated an additional 24 h. Finally, neonatal rat CMs (60% of the total cell number) were added and the organoids were cultivated for seven days. Within 24 h, the 8% EC group formed elongated cords which eventually developed into beating cylindrical organoids, while the 15% and 31% EC groups proliferated into flat EC monolayers with poor viability. Excitation threshold (ET) in the 8% EC group (3.4 ± 1.2 V cm(-1)) was comparable to that of the CM group (3.3 ± 1.4 V cm(-1)). The ET worsened with increasing EC seeding density (15% EC: 4.4 ± 1.5 V cm(-1); 31% EC: 4.9 ± 1.5 V cm(-1)). Thus, sequential preculture promoted vascular cord formation and enhanced architecture and function of engineered heart tissues.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».